Что такое язык R и как его использовать для API Google AdWords и Яндекс.Директа

  1. Содержание статьи:
  2. Как я узнал о языке R: от 1C до R за 10 лет
  3. Важные условия
  4. Примеры кода из статьи
  5. Установка языка R
  6. Что такое пакеты в R
  7. Установка пакетов на языке R
  8. Получение подробной информации о том, как работать с функциями пакета
  9. R пакеты для работы с рекламными услугами
  10. Как работать с API AdWords
  11. Что нужно для работы с RAdwords
  12. Основные функции пакета RAdwords
  13. Примеры кода для получения данных из Google AdWords с использованием RAdwords
  14. Больше примеров работы с RAdwords
  15. Как работать с API Яндекс.Директа
  16. Основные функции пакета ryandexdirect
  17. Пример кода для получения статистики из Яндекс.Директа с использованием ryandexdirect.
  18. Пример №2. Получение данных из рекламного аккаунта по странам и регионам.
  19. Выводы

Загрузки

Маркетинговая аналитика

959,24 Кб

Если вы запускаете несколько небольших рекламных кампаний в одном аккаунте, вам нужно проверить только необходимые данные в Google AdWords и Google Analytics или в Яндекс.Директе и Яндекс.Метрике. Однако, если вы используете один и тот же способ для приблизительной оценки эффективности нескольких рекламных кампаний в нескольких аккаунтах, вы потратите как минимум несколько часов. Детальный анализ займет у вас дни и даже недели, а вы будете тратить свой маркетинговый бюджет, не зная, эффективно ли вы это делаете или нет.

В этой статье я расскажу вам, как автоматизировать работу с данными из Google Analytics и Yandex.Direct, используя два пакета, которые расширяют базовые возможности языка программирования R.

Ниже я объясняю все просто и понятно, чтобы быть понятым любому пользователю, который никогда не писал никакого кода. Чтобы понять содержание статьи, вам нужно только знать, что такое функция в контексте Microsoft Excel или Google Spreadsheets. Предупреждение! Эта статья может побудить вас начать изучение языка R.

Содержание статьи:

Что такое язык программирования R

R является языком программирования и свободной программной средой для статистических вычислений и графики. Это определение языка R из Википедия ,

R был создан Робертом Джентльменом и Россом Ихакой, двумя сотрудниками Оклендского университета. Язык был назван в честь имен создателей R.

Как я узнал о языке R: от 1C до R за 10 лет

Загрузки   Маркетинговая аналитика   959,24 Кб   Если вы запускаете несколько небольших рекламных кампаний в одном аккаунте, вам нужно проверить только необходимые данные в Google AdWords и Google Analytics или в Яндекс

Сегодня многие говорят о больших данных, но Excel или любые другие подобные таблицы все еще достаточно хороши для многих компаний.

Большая часть моей работы с 2007 по 2009 год была написание спецификаций требований к программному обеспечению для программистов 1С для реализации некоторых новых функций отчетности. В то время у нас был 1С 7.7., Поэтому нет необходимости упоминать какие-либо встроенные построители отчетов. Чтобы получить пользовательский отчет, мне пришлось написать новые спецификации требований и способы их реализации для программистов.

Пару лет спустя мне удалось получить представление о Microsoft Excel и создать один из моих последних SRS для программистов 1С. Это был один большой экспорт необработанных данных о квитанциях, которые содержали все возможные поля. Так я перешел из 1С в Excel, и электронные таблицы от Microsoft стали моим ведомым на следующие несколько лет.

Я бы, вероятно, продолжал использовать Excel, если бы он не требовал так много ресурсов даже для отчетов среднего размера. Когда вам нужно быстро обработать пару десятков строк, Excel выполнит эту работу. Однако внимательный пользователь Microsoft Excel может заметить, что количество строк на одной странице не изменилось с 2007 года, и максимальное количество строк составляет 1 048 576, а максимальное количество столбцов - 16 384. Дело не в том, что Microsoft не хочет добавлять новые строки или столбцы. Просто Excel требует слишком много ресурсов для такого объема данных, и обработка сотен тысяч строк задействует всю операционную память компьютера. Должен ли я упомянуть, что таблица с миллионами строк сегодня никого не удивляет?

Все вышеперечисленные причины заставили меня начать изучать SQL в 2012 году. Используя даже сложные запросы JOIN, обработка любой строки в любой популярной системе управления базами данных занимает минуту, учитывая, что таблицы были проиндексированы правильно. Таким образом, я использовал SQL для сбора и хранения данных, а Excel помог мне визуализировать данные.

В 2015 году Microsoft представила платформу Power BI, одно из ведущих на сегодняшний день решений BI. Power BI фактически представлял собой пакет расширений для Excel, Power View (для создания интерактивных информационных панелей), Power Query (для экспорта данных из разных источников) и PowerPivot (для создания моделей данных и связывания разных таблиц). Power BI на самом деле является удобным инструментом для экспорта, фильтрации и построения моделей данных из нескольких источников, а также для визуализации данных. Здесь, в Netpeak, мы используем эту платформу проанализировать наши рекламные кампании и эффективность работы рекламного отдела КПП вместе с нашим корпоративным блогом.

Поскольку мы используем SQL и Google BigQuery для хранения данных, а Power BI для визуализации до 80% наших данных, единственной проблемой оставалась передача данных. Таким образом, нам понадобился инструмент для автоматизации передачи данных вместе с другими процедурами, которые мы делали вручную.

Так я начал изучать язык R, который стал моим основным рабочим инструментом за последние два года. Язык R на самом деле может выполнять визуализацию, в то время как языковые возможности ограничены только вашим воображением. В этой статье я расскажу вам, как получать данные из интерфейсных API самых популярных рекламных платформ, что было главной целью агентства интернет-маркетинга Netpeak.

Важные условия

Есть ряд терминов, которые часто используются в статье. Чтобы прояснить ситуацию, я дам пару определений в этой части статьи.

Функция - это сгруппированное количество команд, возвращающих некоторое значение или функции на языке R. Как упоминалось выше, функции на языке R аналогичны функциям в MS Excel.

Аргументы. Практически любая функция запрашивает некоторые вводимые значения, которые будут использоваться для выполнения некоторых действий и расчетов. Вы должны приписать вышеупомянутые значения аргументам функции. Например, давайте поговорим о ВПР Функция Excel, и проверьте, как выглядит ее синтаксис:

= VLOOKUP (значение, которое вы хотите найти, диапазон, в котором вы хотите найти значение, номер столбца в диапазоне, содержащем возвращаемое значение, точное совпадение или приблизительное совпадение - обозначается как 0 / ЛОЖЬ или 1 / ИСТИНА).

Аргументами функции являются все значения, которые вы указываете в скобках после имени функции. Функция VLOOKUP требует как минимум 3 аргумента: значение, которое вы хотите найти, также называется значением поиска, диапазон, в котором находится значение поиска, номер столбца в диапазоне, который содержит возвращаемое значение, и, по желанию, вы можете укажите TRUE, если вы хотите приблизительное совпадение, или FALSE, если вы хотите точное совпадение возвращаемого значения.

Оператор присваивания «<-» используется для присвоения значения объекту. Например, чтобы создать переменную X, которая будет содержать значение 10, вам необходимо выполнить следующую команду.

X <- 10

Vector в языке R - это именованный одномерный массив, который содержит набор элементов одного типа (числовые, логические или текстовые значения, которые нельзя объединять). Чтобы создать вектор небольшой длины, вы можете использовать функцию конкатенации c () . Разделенный запятыми список значений в векторе обозначает аргументы в функции.

Например, вектор camp_name, который содержит названия рекламных кампаний, может быть создан следующим образом:

camp_name

DataFrame - это класс объектов на языке R, аналогичный таблицам. DataFrame на самом деле представляет собой набор векторов одинаковой длины, но именно так мы видим таблицы, с которыми мы работали.

Вот пример фрейма mtcars, встроенного в язык R. Данные были импортированы из американского журнала Motor Trend от 1974 года. Фрейм включает в себя скорость сжигания топлива, 10 аспектов дизайна автомобиля и различные характеристики для 32 автомобилей (модели из С 1973 по 1974 год):

Примеры кода из статьи

Статья содержит примеры запросов к API Google AdWords и Yandex.Direct на языке R. Вы можете просто скопировать и вставить примеры из статьи или загрузить их из репозитория GitHub Вот ,

Установка языка R

Чтобы лучше понять материал из статьи, я рекомендую вам выполнить все предоставленные примеры кода на вашем ПК. Начнем с установки языка R.

R является кроссплатформенным языком. Вы можете установить его в операционных системах Windows, MacOS и Unix.

Процесс установки такой же, как установка программы, и не требует каких-либо специальных настроек. Вам просто нужно перейдите по этой ссылке выберите свою операционную систему, затем загрузите и установите язык R на свой ПК.

Что такое пакеты в R

На данный момент язык R получил довольно большое сообщество пользователей и разработчиков. Многие из них создают свои собственные пакеты R для расширения возможностей языка R.

Пакет на языке R представляет собой модуль, который содержит ряд функций и набор данных. Основной репозиторий для пакетов R CRAN , На момент написания этого параграфа в R. насчитывалось 12 148 пакетов. Вместе с CRAN пользователи загружают на GitHub множество пакетов, доступных для общественности. Как правило, вы можете найти последние версии пакетов от разработчиков, в то время как количество репозиториев на языке R составляет более 80000 ,

Установка пакетов на языке R

Прежде чем использовать какие-либо функции или наборы данных из пакета, вам необходимо установить его. Чтобы установить пакет из CRAN, вам просто нужно использовать функцию install.packages, указав имя пакета.

Давайте установим пакет devtools.

install.packages ( "DevTools")

Пакет devtools содержит набор функций для создания новых функций на языке R, а также для установки пакетов из сторонних репозиториев, включая GitHub.

Как было упомянуто выше, последние версии пакетов можно найти на GitHub, а не в CRAN. Давайте попробуем установить пакет RAdwords из GitHub.

Чтобы установить пакет из GitHub в пакет devtools, есть функция install_github. Однако пакет devtools не входит в базовую конфигурацию R. Вот почему вам придется использовать команду библиотеки, чтобы применить пакет к сеансу R.

# Применение devtools
библиотека (DevTools)

# Установка пакета RAdwords
install_github ( 'jburkhardt / RAdwords')

Функция install_github требует всего 1 аргумент: имя пользователя, автора репозитория на GitHub ( https://github.com/jburkhardt ) и имя хранилища RAdwords ( https://github.com/jburkhardt/RAdwords ).

Получение подробной информации о том, как работать с функциями пакета

Любой пакет в R и любая функция пакета имеют подробную информацию, описывающую каждый аргумент, работу с функциями и примеры использования функции.

Чтобы получить список функций пакета вместе с объяснением того, что делает функция, вы можете использовать команду help и отправить необходимое имя пакета в аргументе пакета. Например, чтобы получить информацию о функциях RAdwords, выполните следующую команду:

помощь (package = «RAdwords»)

Вы откроете HTML-страницу с этим содержанием:

Если вам нужна информация только об определенной функции, добавьте ее имя в команду справки. Например, чтобы получить информацию о функции doAuth, примените пакет RAdwords с помощью функции библиотеки и выполните команду help:

помочь ( "doAuth")

R пакеты для работы с рекламными услугами

RAdwords. Пакет для работы с Google AdWords API

Ссылка на официальную документацию RAdwords

Репозиторий на GitHub

Автор: Йоханнес Буркхардт

Как установить: devtools :: install_github ('jburkhardt / RAdwords')

Как работать с API AdWords

Google AdWords имеет широкий интерфейс 49 отчетов , для загрузки данных из вашего рекламного аккаунта. Сначала вам может быть немного сложно найти необходимый отчет. Официальная документация содержит следующую таблицу, чтобы упростить поиск необходимого отчета:

Официальная документация содержит следующую таблицу, чтобы упростить поиск необходимого отчета:

Каждый отчет состоит из своего собственного набора полей, которые могут быть атрибутами, сегментами и метриками.

Каждый отчет состоит из своего собственного набора полей, которые могут быть атрибутами, сегментами и метриками

Атрибуты - это поля, измерения или параметры, которые содержат информацию о некоторых настройках или константах, которые не изменяют группировку необходимых данных. Например, такие настройки аккаунта как валюта (поле AccountCurrencyCode ) не меняйте количество строк в отчете об эффективности кампании.

Сегменты также являются параметрами, но они меняют структуру группировки. Например, если вы запрашиваете данные из отчета об эффективности кампании с Дата В этом поле запрашиваемые данные об эффективности кампании будут сгруппированы по дате.

Метрики - это количественные показатели, такие как клики, просмотры, сводка потраченных денег и т. Д.

Используя пакет RAdwords, вы можете обращаться к любому из отчетов и запрашивать доступные поля из отчета, не углубляясь в то, как формировать и отправлять HTTP-запросы в службу API, а также не изучая все детали интерфейса API.

Что нужно для работы с RAdwords

Чтобы начать работу с пакетом RAdwords, вам потребуется доступ к API Google AdWords. Вот ссылка с более подробной информацией.

Чтобы настроить доступ к API, вам потребуется идентификатор и секретный ключ от клиента OAuth2. Под клиентом OAuth2 я имею в виду клиентское приложение, но не аккаунт AdWords MCC AdWords.

  1. Войдите в свою управляющую учетную запись и перейдите к «Полномочия» в консоли разработчиков Google.
  2. В раскрывающемся меню выберите «Создать проект», затем назовите проект и нажмите «Создать».
  3. Выберите «Создать учетные данные», затем «Идентификатор клиента OAuth».
  4. Нажмите «Настройка экрана согласия» и заполните необходимые поля. Сохраните изменения, чтобы вернуться на экран «Учетные данные».
  5. Выберите «Другое» в меню «Тип приложения» и введите имя в поле, которое вы видите.
  6. Нажмите «Создать», и вы увидите идентификатор клиента и секретный ключ клиента OAuth2. Скопируйте их и сохраните, так как эта информация понадобится вам на следующем шаге для добавления в файл конфигурации.

Основные функции пакета RAdwords

RAdwords на самом деле не имеет много функций. Вот список основных:

  • doAuth - это аутентификация в API. Для запуска этой функции вам понадобится токен разработчика AdWords API, идентификатор клиента и учетные данные клиента, полученные в консоли Google.
  • reports возвращает вектор доступных отчетов в API по вашему запросу.
  • metrics возвращает вектор доступных полей в отчете согласно вашему запросу.
  • оператор - это подготовка запроса к API AdWords.
  • getData отправляет запрос и получает данные из API.

Примеры кода для получения данных из Google AdWords с использованием RAdwords

# Активация библиотеки пакетов (RAdwords) # Аутентификация adwords_auth

Пример кода на GitHub

Функция оператора формирует тело запроса. В аргументе select вы отправляете имена всех обязательных полей, имена которых представлены в виде вектора. Вам необходимо использовать аргумент report для отправки имени отчета, а затем аргументы start и end для отправки отчетного периода.

Не забудьте использовать формат дат ГГГГММДД. По умолчанию формат даты в R - ГГГГ-ММ-ДД. Вы можете отправить даты в виде строк или преобразовать любую дату, используя функцию format.Date, как в вышеупомянутом примере.

Функция getData запрашивает аргумент clientCustomerId для номера рекламного аккаунта в формате 000-000-0000 .

В начале скрипта мы создали переменную adwords_auth . Мы использовали функцию doAuth для отправки учетных данных для доступа к Google AdWords API. Вам необходимо отправить сохраненные учетные данные в аргумент google_auth , используя функцию getData .

Далее вам нужно отправить тело запроса, созданное с помощью функции Statement, в аргумент оператора .

Выполнив весь вышеупомянутый код, вы получите объект AwData в своей операционной среде. Объект будет содержать таблицу (фрейм данных) со всей информацией, запрашиваемой у API.

Больше примеров работы с RAdwords

ryandexdirect. Пакет для работы с API Яндекс.Директа и Яндекс.Метрики

Официальная документация для ryandexdirect

Репозиторий на GitHub

Автор: Алексей Селезнев

Установка пакета в Windows: devtools :: install_github ("selesnow / ryandexdirect")
Установка пакета в MacOs и Linux: devtools :: install_github («selesnow / ryandexdirect«, subdir = «utf8»)

Как работать с API Яндекс.Директа

Пятая версия API Яндекс.Директа, в отличие от предыдущей версии, очень похожа на API Google AdWords при получении статистических данных.

Чтобы получить статистические данные в 5-й версии API, вам понадобится Служба отчетов , Этот сервис, как и API AdWords, может запрашивать любые поля из 7 отчетов.

Как выглядят отчеты в службе отчетов

Тип отчета Описание ACCOUNT_PERFORMANCE_REPORT Статистика по аккаунту рекламодателя CAMPAIGN_PERFORMANCE_REPORT Статистика по кампаниям ADGROUP_PERFORMANCE_REPORT Статистика по группам объявлений AD_PERFORMANCE_REPORT Статистика по объявлениям CRITERIA_PERFORMANCE_REPORT Статистика по запросам на просмотр Статистика по запросам на запрос CUSTOM_REPORT

Наиболее общий тип отчета - CUSTOM REPORT. Это не добавляет никаких дополнительных группировок.

Все поля отчета разделены по типу:

  • Фильтр используется для фильтрации только данных и не может быть включен в отчет.
  • Сегмент помогает сгруппировать данные в отчетах.
  • Метрика содержит числовое значение в соответствии с фильтрами и группировками.
  • Атрибут содержит фиксированное значение в соответствии с установленными группировками. Добавление такого поля в отчет не приводит к новой группировке.

Например, поле CampaignId для типа CUSTOM_REPORT является сегментом. Если вы добавите поле CampaignId в отчет, данные будут сгруппированы по кампаниям. Однако поле CampaignId является атрибутом для типа ADGROUP_PERFORMANCE_REPORT. В этом случае данные уже сгруппированы по AdGroupId, а идентификатор кампании является заданным значением для каждой группы.

Вы можете найти список всех разрешенных полей вместе с типами полей для каждого отчета Вот ,

Некоторые поля не могут быть запрошены одновременно в пределах одного запроса:

  • Дата, неделя, месяц, квартал, год являются взаимоисключающими полями (в отчет может быть включено только одно из них).
  • CriterionType, CriteriaType, AudienceTargetId, DynamicTextAdTargetId, Keyword, SmartBannerFilterId являются взаимоисключающими полями (только одно из них может использоваться для фильтрации данных).
  • ClickType не совместим с Impressions, Ctr или AvgImpressionPosition.
  • ImpressionShare не совместим с AdFormat, AdId, Age, CarrierType, Gender, MobilePlatform, RlAdjustmentId, TargetingLocationId или TargetingLocationName.
  • Criterion, CriterionId, CriterionType не совместимы с Criteria, CriteriaId или CriteriaType.

Основные функции пакета ryandexdirect

К моменту написания статьи для ryandexdirect было доступно 20 функций. Ниже приведен список основных функций, которые я использую при работе со статистикой:

  • yadirGetToken получает токен для доступа к API. Токен нужен для работы со всеми остальными функциями пакета, так как он помогает вам авторизоваться для работы с API Яндекс.Директа.
  • yadirGetReport получает статистику от службы отчетов.
  • yadirGetDictionary получает справочную информацию, например, ссылку на регионы или валюту.
  • yadirGetLogsData получает необработанные данные из журналов API Яндекс.Метрики.
  • yadirGetMetrikaGAData получает необработанные данные из API Яндекс.Метрики, в то время как полученные данные совместимы с Базовым API отчетности Google Analytics (v3).

Помимо работы со статистикой, вы можете использовать ryandexdirect для остановки и обновления просмотров на уровне объявлений, ключевых слов и рекламных кампаний. Для этого есть 6 функций:

  • yadirStartAds означает обновление просмотров объявлений.
  • yadirStopAds означает прекращение просмотра объявлений.
  • yadirStartCampaigns означает обновление просмотров рекламных кампаний.
  • yadirStopCampaigns означает прекращение просмотра рекламных кампаний.
  • yadirStartKeyWords означает обновление просмотров рекламных кампаний.
  • yadirStopKeyWords означает прекращение просмотра рекламных кампаний.

Пример кода для получения статистики из Яндекс.Директа с использованием ryandexdirect.

Пример # 1: Получение статистики по кампаниям за дату

Давайте начнем с самого простого примера кода, который можно использовать для получения статистики по рекламным кампаниям по дням.

# Активация библиотеки пакетов ("ryandexdirect") # Получение токена разработчика

Пример кода на GitHub

Я полагаю, что пример кода достаточно прост для понимания, но вот небольшое объяснение:

  • Активируйте пакет с помощью команды библиотеки.
  • Затем получите токен разработчика с помощью yadirGetToken и сохраните его в объекте ток . Вам не нужно получать новый токен каждый раз, когда вы обращаетесь к API. Срок действия токена истекает через 30 дней после его последнего использования. Получив токен, вы можете использовать токен как строку в скрипте. Например, передайте значение токена объекту tok следующим образом: tok <- «abcdefg1234567»
  • Запросите данные из API с помощью функции yadirGetReport .
  • Аргумент ReportType требует имя отчета, который будет использоваться для запроса необходимых полей при вводе. Поскольку мы планируем получать данные об уровне рекламных кампаний, наиболее подходящим отчетом будет CAMPAIGN_PERFORMANCE_REPORT.
  • Вам необходимо отправить информацию о периоде в аргумент DateRangeType . Мы выбираем данные за последние 30 дней, но у вас есть множество вариантов для выбора периода времени:
    • СЕГОДНЯ
    • ВЧЕРА
    • LAST_3_DAYS, LAST_5_DAYS, LAST_7_DAYS, LAST_14_DAYS, LAST_30_DAYS, LAST_90_DAYS, LAST_365_DAYS
    • THIS_WEEK_MON_TODAY
    • THIS_WEEK_SUN_TODAY
    • ПРОШЛАЯ НЕДЕЛЯ
    • LAST_BUSINESS_WEEK
    • LAST_WEEK_SUN_SAT
    • ЭТОТ МЕСЯЦ
    • ПРОШЛЫЙ МЕСЯЦ
    • ВСЕ ВРЕМЯ
    • CUSTOM_DATE. Вам нужно будет установить дату начала и окончания периода, используя параметры DateFrom и DateTo .
    • AUTO - это период, в течение которого статистические данные могут изменяться. Период выбирается автоматически в зависимости от статистических поправок, если таковые имеются. Вы можете найти больше информации Вот ,
  • Отправьте вектор с полями, запрошенными из отчета, в аргумент FieldNames . Мы отправим следующие поля: Дата, Имя кампании, CampaignId, Показы, Клики, Стоимость . Больше полей можно найти Вот ,

Выполнив вышеупомянутый код, вы получите объект данных в своей операционной среде. Объект представит таблицу (фрейм данных) с данными, запрашиваемыми у API.

Пример №2. Получение данных из рекламного аккаунта по странам и регионам.

Давайте попробуем что-то более сложное и получим данные о просмотрах, кликах и потраченных деньгах с рекламного аккаунта по странам и регионам.

LocationOfPresenceName содержит наиболее точное имя того, где находится пользователь (деревня, город или регион). Если нам нужно просмотреть данные по регионам, а не по городам, нам придется экспортировать справочник регионов и сделать так, чтобы он выглядел так, как нам нужно, используя рекурсивное сканирование справочника.

Давайте выполним следующий код:

# Активировать библиотеку пакетов ("ryandexdirect") # Получить токен разработчика

Пример кода на GitHub

Первое, что мы делаем после активации пакета, это получение токена и установка необходимых переменных: запрос географического справочника с помощью функции yadirGetDictionary .

В справочнике есть 4 поля, которые возвращает API:

  • GeoRegionId - это идентификатор региона.
  • GeoRegionName - это название региона.
  • GeoRegionType может быть Мир, Континент, Регион, Страна, Административная зона, Район, Город, Район города, Деревня.
  • ParentId - это идентификатор родительского региона.

Как уже упоминалось, API будет возвращать наиболее точные статистические данные о местоположении пользователя в соответствии с иерархией в GeoRegionType . Это означает, что данные о кликах и потраченных деньгах будут отнесены к деревне из справочника, где находится пользователь (деревня - это нижний уровень иерархии в географическом справочнике).

Таким образом, вы получаете данные из API, содержащие информацию о географической иерархии (деревня, город, область, район, континент и т. Д.).

Чтобы увидеть данные, сгруппированные по административным районам или странам, нам необходимо выяснить, к какой категории относится каждый географический элемент. Это означает, что справочник должен выглядеть так:

Это означает, что справочник должен выглядеть так:

Следующая часть кода может помочь вам найти административный район и страну, к которой принадлежит элемент:

В результате мы сделаем справочник, который мы получили, прежде чем выглядеть следующим образом:

  • Areaid
  • CountryId
  • GeoRegionId
  • ParentId
  • GeoRegionType
  • Название страны
  • GeoRegionName
  • AreaName

Изменив внешний вид справочника, запросите статистическую информацию из рекламного аккаунта с информацией, сгруппированной в поле LocationOfPresenceId . Используя функцию объединения, объедините статистические данные с данными из географического справочника в полях LocationOfPresenceId и GeoRegionId .

Используя аргумент all.x = T , вы попросите объединить таблицу X (статистические данные) с таблицей Y (географический справочник), используя ЛЕВОЕ СОЕДИНЕНИЕ , Это означает, что мы берем все строки из таблицы статистики и добавляем новые строки из географического справочника в соответствии с ключом GeoRegionId .

Таким образом, мы получили отчет с основными показателями эффективности рекламной кампании по странам и регионам.

Выводы

Язык R может помочь вам автоматизировать работу со статистическими данными из многих источников, включая любые рекламные системы и платформы веб-аналитики. Существует множество готовых к использованию пакетов для расширения базовых возможностей R.

Выбор правильного пакета поможет вам избежать недельного изучения документов по API рекламных сервисов, так как 90% работы уже выполнено кем-то ранее. Единственное, что вам нужно сделать, это найти нужные функции в выбранном пакете и изучить их основные аргументы.

Удачи в автоматизации вашей работы со статистикой и изучении языка R! Если у вас есть какие-либо вопросы или вам нужен небольшой совет, не стесняйтесь оставлять комментарии;)

Должен ли я упомянуть, что таблица с миллионами строк сегодня никого не удивляет?